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关于复杂背景的适应,比如抖动的树和水洼

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发表于 2008-12-29 16:56:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
opencv例子中的这个高斯混合模型代码我试过了,貌似效果挺差的:首先是学习速度太慢,而且我本来是想用他来作复杂背景适应的,例如画面中有抖动的树或者水洼的,好像效果比较不理想。不知道是不是我的用法不对,希望得到指教。现在考虑那个贝页斯的方法了,有没有用过的同学可以提示一下?貌似 opencv中有三种作前景背景分割的算法,分别在cvaux的三个文件中,分别是混合高斯、贝页斯和一个是贝页斯的简化算法,好像去抖动树和水洼的效果都不好。
        像我说的,想去抖动树和水洼,到底用什么好呢?如果这两种有名的经典算法都不行就只能考虑自己开发算法了,唉。。。
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发表于 2008-12-30 17:28:30 | 显示全部楼层

关于复杂背景的适应,比如抖动的树和水洼

GMM是针对每个像素的
有了抖动和水洼,单个像素的信息就不够了。
可以用局部的纹理来判断前景还是背景,不过复杂度绝不比GMM小。
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发表于 2008-12-30 17:29:21 | 显示全部楼层

关于复杂背景的适应,比如抖动的树和水洼

So,可以用纹理分析先来做图像分割(如meanshift)然后对分割后的图像做背景建模。
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